模型详情
模型介绍
中文整理模型名称
Taming Scalable Visual Tokenizer for Autoregressive Image Generation
模型用途
用于自回归图像生成的可扩展视觉分词器
主要能力
提出Index Backpropagation Quantization（IBQ）方法，这是一种新的向量量化技术，用于联合优化所有码本嵌入和视觉编码器，确保一致的潜在空间。IBQ实现了可扩展的视觉分词器训练，首次实现了大规模码本（2^18）具有高维度（256）和高利用率。
输入输出
输入：视觉图像
输出：量化后的视觉token
运行要求
暂无详细硬件要求信息
基本用法
本仓库用于托管IBQ的检查点文件
限制
暂无详细限制信息
许可证
暂无详细许可证信息
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你将获得什么
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